DB34_T 4637.7-2023 气象灾害综合风险普查技术规范 第7部分：大风.docx

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1、ICS07.060CCSA4734安徽省地方标准DB34/T4637.72023气象灾害综合风险普查技术规范第7部分：大风SpecificationformeteorologicaldisastercomprehensiveriskinvestigationtechnologyPart7:HighWind2023-10-07发布2023-11-07实施安徽省市场监督管理局发布DB34/T4637.72023前言本文件按照GB/T1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件是DB34/T4637气象灾害综合风险普查技术规范的第7部分。DB34/T4637已经

2、发布了以下部分：第1部分：暴雨；第2部分：干旱；第3部分：台风；第4部分：高温；第5部分：低温；第6部分：冰雹；第7部分：大风。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由安徽省气象局提出并归口。本文件起草单位：安徽省气象灾害防御技术中心、安徽华云气象灾害风险评估中心、安徽省气候中心、安徽气象信息有限公司、安徽师范大学。本文件主要起草人：陶寅、田红、程向阳、孙鹏、姚蕊、朱浩、鞠晓雨、鲁俊、李丽、杨春明、张脉惠、戴晓慧、谢党。IDB34/T4637.72023引言气象灾害综合风险普查是掌握风险隐患底数、客观识别主要灾害风险水平的重要手段，为制定科学实用的气象

3、灾害防治区划、最大程度减轻气象灾害风险、推动经济社会高质量发展提供技术支持。DB34/T4637旨在规范县级以上行政区域的气象灾害风险普查工作，拟由九个部分构成。第1部分：暴雨。目的在于规定暴雨灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第2部分：干旱。目的在于规定干旱灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第3部分：台风。目的在于规定台风灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第4部分：高温。目的在于规定高温灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第5部分：低温。目的在于规定低温灾害风险普查的资料收集

4、、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第6部分：冰雹。目的在于规定冰雹灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第7部分：大风。目的在于规定大风灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第8部分：雷电。目的在于规定雷电灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。第9部分：雪灾。目的在于规定雪灾风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。IIDB34/T4637.72023气象灾害综合风险普查技术规范第7部分：大风1范围本文件规定了大风灾害风险普查的资料收集、数据处理、致灾危险性评估和灾害风险评估。本文件适用于大

5、风灾害的风险普查。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。大风highwind由非台风天气系统导致发生的极大风速大于或等于17.2m/s（八级）的风。极大风速extremewindspeed给定时间段内3秒钟平均风速的最大值。注：给定时段可包括时、日、月、年等。来源：GB/T317242015，2.28大风灾害highwinddisaster因大风造成人类生命、财产、社会功能和生态环境等损害的事件或现象。承灾体hazard-affectedbody承受大风灾害的对象。暴露度exposure承受大风影响的承灾体的数量和价值量。脆弱性frangibilit

6、y受到大风不利影响的倾向或趋势。风险普查riskinvestigation收集气象灾害相关信息，经数据处理后，对致灾危险性和灾害风险进行评估。评估单元assessmentunit评估对象的区域范围，可为县（市、区）、乡镇（街道）。1DB34/T4637.720234资料收集资料收集包括但不限于：地面气象观测站建站以来的逐日极大风速、风向资料等，见附录A；人口数、国土面积、国内生产总值（GDP）、主要农作物（小麦、水稻、玉米、大豆）播种面积等最新承灾体资料；历次或历年大风导致的受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失等灾情资料，资料年限不少于10年；行政边界矢量数据和分辨率不低于30弧秒的数字高程

7、模型。5数据处理大风事件统计分析内容见附录B。6致灾危险性评估大风强度指数按公式（1）计算：𝑄=𝐺𝑤𝑔+𝑃𝑤𝑝(1)式中：Q大风强度指数；G归一化的年极大风速多年平均值，归一化处理方法见附录C；wg年极大风速多年平均值的权重系数；P归一化的年大风日数多年平均值，归一化处理方法见附录C；wp年大风日数多年平均值的权重系数。权重系数确定方法见附录D，wg+wp=1。孕灾环境指数按公式（2）计算：𝑆=𝐻𝑤+(1𝑅)ү

8、08;𝑟(2)式中：S孕灾环境指数；H归一化的海拔高度，归一化处理方法见附录C；wh海拔高度的权重系数；R归一化的地表粗糙度，归一化处理方法见附录C；wr地表粗糙度的权重系数。权重系数确定方法见附录D，wh+wr=1。致灾危险性指数按公式（3）计算：𝐻=𝑄𝑤𝑞+𝑆𝑤𝑠(3)式中：2承灾体暴露度脆弱性人口人口密度（𝑑p）人口受灾率（𝑟p）GDPGDP密度（𝑑g）直接经济损失率（𝑟g）农作物农作物播种密度（&

9、#119889;c）农作物受灾率（𝑟c）DB34/T4637.72023H致灾危险性指数；Q大风强度指数；wq大风强度指数的权重系数；S孕灾环境指数；ws孕灾环境指数的权重系数。权重系数确定方法见附录D，wq+ws=1。致灾危险性区划采用自然断点法（见附录D）对致灾危险性指数进行分类，将致灾危险性划分为高危险、较高危险、较低危险和低危险等4个等级，可依据致灾危险性等级制作危险性区划图。7灾害风险评估承灾体暴露度和脆弱性评估7.1.1指标承灾体暴露度和脆弱性评估指标见表1。表1承灾体暴露度和脆弱性评估指标𝑑p评估单元人口密度，单位为人/km；𝑆评估

10、单元国土面积，单位为km。𝑑g=𝑆(5)𝑑g评估单元GDP密度，单位为万元/km；𝑆评估单元国土面积，单位为km。𝑑c=𝑆(6)7.1.2计算7.1.2.1人口密度按公式（4）计算：𝑆𝑑p=𝑃(4)式中：2𝑃评估单元人口数，单位为人；27.1.2.2GDP密度按公式（5）计算：𝐺式中：2𝐺评估单元GDP，单位为万元；27.1.2.3农作物播种密度按公式（6）计算：𝐶式中：3𝐶

11、;评估单元农作物播种面积，单位为km；𝑆评估单元国土面积，单位为km。𝐿c评估单元农作物受灾面积，单位为km；𝐶评估单元农作物播种面积，单位为km。DB34/T4637.72023𝑑c评估单元农作物播种密度；227.1.2.4人口受灾率按公式（7）计算：𝐿𝑝𝑟p=𝑃100%(7)式中：𝑟p评估单元人口受灾率，单位为；𝐿p评估单元受灾人口，单位为人；𝑃评估单元人口数，单位为人。7.1.2.5直接经济损失率按公式（8）计算：

12、𝐿𝑔𝑟g=𝐺100%(8)式中：𝑟g评估单元直接经济损失率，单位为；𝐿g评估单元直接经济损失，单位为万元；𝐺评估单元GDP，单位为万元。7.1.2.6农作物受灾率按公式（9）计算：𝐿𝑐𝑟c=𝐶100%(9)式中：𝑟c评估单元农作物受灾率，单位为；22风险指数7.2.1风险指数分为以人口为承灾体的风险指数（𝑅𝑝）、以GDP为承灾体的风险指数（𝑅𝑔

13、;）和以农作物为承灾体的风险指数（𝑅𝑐）。7.2.2风险指数计算前应对𝐻、𝑑p、𝑑g、𝑑𝑐、𝑟p、𝑟g、𝑟c进行归一化处理，得到𝐻、𝑑p、𝑑g、𝑑𝑐、𝑟p、𝑟g、𝑟c。归一化处理方法见附录C。7.2.3𝑅𝑝按公式（10）计算：𝑅𝑝=𝐻

14、;𝑤1𝑑p𝑤2𝑟p𝑤3(10)式中：𝑅𝑝以人口为承灾体的风险指数；𝐻归一化的致灾危险性指数；𝑤1致灾危险性指数的权重系数；𝑑P归一化的评估单元人口密度；𝑤2人口密度的权重系数；𝑟p归一化的评估单元人口受灾率；𝑤3人口受灾率的权重系数。权重系数确定方法见附录D，𝑤1+𝑤2+𝑤3=1。7.2.4𝑅𝑔按公式（11）计

15、算：4𝑅𝑔=𝐻𝑤4𝑑𝑔𝑤5𝑟𝑔式中：𝑅𝑔以GDP为承灾体的风险指数；𝐻归一化的致灾危险性指数；𝑤4致灾危险性指数的权重系数；𝑑𝑔归一化的评估单元GDP密度；𝑤5GDP密度的权重系数；𝑟g归一化的评估单元直接经济损失率；𝑤6直接经济损失率的权重系数。权重系数确定方法见附录D，𝑤4+𝑤

16、;5+𝑤6=1。DB34/T4637.72023𝑤6(11)7.2.5𝑅𝑐按公式（12）计算；𝑅𝑐=𝐻𝑤7𝑑𝑐𝑤8𝑟𝑐𝑤9(12)式中：𝑅𝑐以农作物为承灾体的风险指数；𝐻归一化的致灾危险性指数；𝑤7致灾危险性指数的权重系数；𝑑𝑐归一化的评估单元农作物播种密度；𝑤8

17、农作物播种密度的权重系数；𝑟𝑐归一化的评估单元农作物受灾率；𝑤9农作物受灾率的权重系数。权重系数确定方法见附录D，𝑤7+𝑤8+𝑤9=1。风险区划采用自然断点法（见附录D）对风险指数进行分类，将风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险等5个等级，可依据风险等级制作风险区划图。5某站大风日（填写站点号和站点名称）大风1大风2说明开始时间单位：年月日，可根据实际记录精细到分钟级结束时间单位：年月日，可根据实际记录精细到分钟级影响地区调查国家级气象观测站大风事件时，可选择自动站点风要素数据辅助

18、判断该次大风事件的影响地区经度填写站点经度（单位：度分秒）纬度填写站点纬度（单位：度分秒）日极大风速单位：m/s日极大风速风向填写方位注1：根据大风日获取当日极大风速出现时间的情况。注2：一个气象观测站填写一张表格。DB34/T4637.72023AA附录A（资料性）大风事件调查内容大风事件调查内容见表A.1。表A.1大风事件调查内容6季节八级（17.2m/s）以上大风出现比例十级（24.5m/s）以上大风出现比例春（35月）夏（68月）秋（911月）冬（12至次年2月）全年注1：季节占比为各季节大风日数/全年大风日数。注2：全年占比为全年大风日/年日数。注3：“十级（24.5m/s）以上大风

19、出现比例”为可选项。站名站号时间范围大风频次大风强度注1：大风频次指调查时间范围内的平均年大风发生次数。注2：大风强度指调查时间范围内的日极大风速极值年均值。DB34/T4637.72023BB附录B（资料性）大风事件统计分析内容B.1大风频次和强度见表B.1。表B.1大风频次和强度B.2各季节大风占比见表B.2。表B.2各季节大风占比（）7𝑚𝑎𝑥𝑥𝑚𝑖𝑛(C.1)𝑥=5+5𝑥DB34/T4637.72023CC附录C（资料性）归一化处理方法归一化是将

20、有量纲的数值经过变换，化为无量纲的数值，进而消除各指标的量纲差异。归一化计算方法见式（C.1）为：𝑥𝑥𝑚𝑖𝑛式中：x归一化后的数据；x样本数据；xmax样本数据中的最小值；xmin样本数据中的最大值。8标度定义（比较因素i与j）1因素i与j同样重要3因素i与j稍微重要5因素i与j较强重要7因素i与j强烈重要9因素i与j绝对重要2、4、6、8两个相邻判断因素的中间值倒数因素i与j比较得判断矩阵aij，则因素j与i相比的判断为aij=1/aijDB34/T4637.72023DD附录D（资料性）层次分析法层次分析法（A

21、nalyticHierarchyProcess,AHP）是将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量日标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数。运用层次分析法解决问题的基本步骤如下：（1）建立层次结构模型；（2）构造判断（成对比较）矩阵。通过各因素之间的两两比较确定合适的标度。在建立层次结构之后，需要比较因子及下属指标的各个比重，为实现定性向定量转化需要有定量的标度，此过程需要结合专家打分最终得到判断矩阵表格。设要比较n个因素y=(y1,y2,y2yn）对目标z的影响，从而确定它们在z中所占的比重，每次取两个因素yi和yj用aij表示yi与y

22、j对z的影响程度之比，按19的比例标度（下表）来度量aij。n个被比较的元素构成一个两两比较（成对比较）的判断矩阵A=(aij)nn。显然，判断矩阵具有性质：表D.1比例标度表（3）计算权重向量并做一致性检验判断矩阵A对应于最大特征值max、的特征向量W，经归一化后便得到同一层次相应因素。对于上一层次某因素相对重要性的权值。计算判断矩阵最大特征根和对应特征向量，并不需要追求较高的精确度，这是因为判断矩阵本身有相当的误差范围。而且优先排序的数值也是定性概念的表达，故从应用性来考虑也希望使用较为简单的近似算法。9DB34/T4637.72023完成单准则下权重向量的计算后，必须进行一致性检验。定义

23、一致性指标为：CI=0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重。（4）层次总排序及其一致性检验计算某一层次所有因素对于最高层相对重要性的权值，称为层次总排序。这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。10𝑆DAM=𝑖=1(𝑥𝑖𝑥)2(E.1)𝑥=𝑛𝑛𝑖=1𝑥𝑖(E.2)𝑆DCM𝑝=𝐾𝑖=1𝑆DAM𝑖

24、;(E.3)DB34/T4637.72023EE附录E（资料性）自然断点法E.1分类子集总偏差平方和计算针对分类结果中的某一子集的数组按式（E.1）计算总偏差平方和（SDAM）。𝑛式中：SDAM总偏差平方和；𝑥数组序列中所有元素的均值，按公式（E.2）计算；n数组中元素个数；xi第i个元素的值。1式中：𝑥数组序列中所有元素的均值；n数组中元素个数；xi第i个元素的值。E.2分类范围确定将数据中所有M个元素分为K个子集，其中K个子集共有C种分类结果，其中一种分类结果为X1X2Xi，Xi+1Xi+2Xj，Xj+1Xj+2Xm。按公式（E.1）计算每种

25、分类结果中每个子集21𝐶的总偏差平方和𝑆DAM1，𝑆DAM1，𝑆DAM𝐾，𝑆DAM𝐾，并按公式（E.3）求和每种分类结果的总偏差平方和（𝑆DCM𝑝）。𝑝式中：SDCMp第p个分类结果的总偏差平方和；K子集数量；𝑖𝑆DAM𝑝第p个分类结果第i个子集的总偏差平方和。选择𝑆DCM1，𝑆DCM2，𝑆DCM𝐶中最小的一个值（SDCM,min）作为最优范围，SDCM,min所对应的分类范围即为最佳分类。11DB34/T4637.72023参考文献1GB/T263762010自然灾害管理基本术语2GB/T317242015风能资源术语3QX/T4052017雷电灾害风险区划技术指南12